# Wer die Beiträge deines Wettbewerbers liked – als geprüfte Leads.

Wer die Beiträge deines Wettbewerbers liked oder kommentiert, beschäftigt sich gerade mit deinem Thema. ListPlus importiert die Reaktionen, behält nur Personen, die zu deinem ICP passen, ergänzt sie – und dein Agent holt die Zeilen ab Qualität X als JSON ab.

https://listplus.ai/de/gtm-workflows/linkedin-reaktionen-wettbewerber-leads

## Eingabe und Verbindungen

Ein oder mehrere Beitragslinks – die letzten Posts eines Wettbewerbers oder eines Branchen-Influencers. Dein ICP als Score-Kriterien. Den Import startest du in ListPlus; alles danach kann dein Agent.

Der Import läuft in ListPlus (ein Scraper mit Preis je Ergebnis). Für die Abholung braucht der Agent die Liste mit Lese-Recht; für das Anreichern „Alles“.

## Schritte

1. **Reaktionen importieren** (ListPlus · manuell in ListPlus). Beitragslink einfügen, Ergebnismenge wählen, Preis sehen. Jede Zeile behält Beitrag und Reaktion; zwei Reaktionen derselben Person sind ein Datensatz mit zwei Anlässen.
2. **Gegen dein ICP prüfen** (ListPlus · läuft automatisch). Eine Score-Spalte bewertet Rolle, Firmengröße und Branche – plus ein KI-Kriterium für das, was keine Regel fasst. Bestandskunden und Wettbewerber fallen über die Referenzliste raus. Wer nicht passt, bleibt in der Liste, aber kostet nichts mehr.
3. **Nur die Passenden anreichern** (ListPlus · läuft automatisch). Für Zeilen ab Score 80 setzt die Regel den Status „ICP“ und sucht die geschäftliche E-Mail – mit Budget je Kontakt, bezahlt nur bei Treffer. Die Checks prüfen die gefundene Adresse.
4. **Ab Qualität X als JSON abholen** (Dein Agent · per Aufruf). query_records mit Filter Status „ICP“ und gültiger E-Mail liefert die Zeilen als JSON – aus Claude Code, n8n oder ChatGPT. Dein Stack entscheidet, was damit passiert: Sequenz, CRM, Sheet.

## Erwartetes Ergebnis im Beispiel

Von 184 Reaktionen passen 31 zum ICP; 19 davon haben eine gültige geschäftliche E-Mail und kommen als JSON. Mia Winter hat zweimal reagiert – ein Datensatz mit zwei Anlässen. Tom Lenz steht auf der Wettbewerber-Referenzliste und fällt raus.

## Kosten und Grenzen

Der Import von bis zu 25 Reaktionen kostet höchstens 7,5 Credits (0,22 € im Pro-Tarif): 0 Credits Grundgebühr, 0,3 je Ergebnis. Checks und ein Score aus Regeln kosten nichts, ein KI-Kriterium im Score 0,02 Credits je KI-Antwort; die E-Mail-Suche für die Passenden wird je Treffer berechnet, mit dem Budget, das du setzt.

Eine Reaktion ist ein Anlass, kein Kaufsignal. Öffne nie mit „Ich habe gesehen, dass du geliked hast“ – nimm das Thema des Beitrags. Echte Personen: Namen und Adressen gehören in deinen Stack, nicht in Screenshots.

## Agentenauftrag

In der Liste „Reaktionen Wettbewerber Q4“: Lies den Score. Gib mir alle Zeilen mit Score ≥ 80 und gültiger geschäftlicher E-Mail als JSON (Name, Rolle, Firma, E-Mail, Beitrag, Reaktion). Zeilen zwischen 60 und 79: nur Name, Rolle, Firma – ohne Anreicherung. Nichts verändern, nichts senden.

## Werkzeuge

`describe_list`, `query_records`, `add_column`, `create_trigger`, `enrich_records`

MCP: https://listplus.ai/mcp
REST: https://listplus.ai/a/v1/{action}
API: https://listplus.ai/a

## Beispielaufrufe

Die Aufrufe verwenden fiktive IDs. Nutze die IDs aus den Antworten deines Workspace.

```text
query_records({
  "list_id": "<shared_list_id>",
  "filter": {
    "ar_status": "ICP",
    "E-Mail": {
      "condition": "valid_email"
    }
  },
  "columns": [
    "first_name",
    "last_name",
    "job_title",
    "company_name",
    "email",
    "Fit-Score"
  ]
})
```